تخمین ضریب هدایت هیدرولیکی خاک های اشباع توسط شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از منحنی دانه بندی

برای مدل سازی جریان آب و انتقال مواد محلول توسط مدل های عددی به اطلاعات گسترده از ضریب هدایت هیدرولیکی اشباع که در چاه های پمپاژ اندازه گیری شده اند نیاز می باشد.باتوجه به گران بودن این اندازه گیری ها می توان از داده هایی که اندازه گیری آنها ساده تر و ارزان تر ایت, مانند منحنی دانه بندی.خاکها استفاده نمود.در این تحقیق کارایی مدل شبکه عصبی مصنوعی برای تخمین مقدار ضریب هدایت هیدرولیکی اشباع با استفاده از منحنی اندازه گیری شده دانه بندی بررسی شده است.بین منظور پنج نوع خاک شامل خاکهای ماسه لومی, ماسه, لوم ماسه ای, لوم رومی ماسه ای و خانواده لوم سیلتی رسی استفاده شده و کاربرد روش عصبی مصنوعی برای تخمین ضریب هیدرولیکی اشباع خاک از روی منحنی توزیع دانه بندی تحقیق شده است.نتایج حاصله نشان می دهد که در صورت استفاده از درصد عبور کرده از الک ذرات تشکیل دهنده مواد آبخوان به عنوان نرون های ورودی به شبکه و لگاریتم هدایت هیدرولیکی به عنوان نرون خارجی از شبکه, تخمین مورد اطمینان و قابل قبولی از مقدار هدایت هیدرولیکی به دست می آید.در صورتی که از تابع انتقال لگاریتم سیگموئید در لایه مخفی استفاده شود این تخمین بسیاربهتر دقیق تر می شود.به علاوه نتایج نشان می دهد که اگر برای آموزش شبکه از داده های هر نوع خاک به طور جداگانه برای آموزش شبکه استفاده شود تخمین دقیق تری از ضرایب هدایت هیدرولیکی به دست می آید.استفاده از تمامی داده های پنج نوع خاک و آموزش دادن شبکه شبکه دقت تخمین ضریب هدایت هیدرولیکی را پایین می آورد.برای خاک های نوع ماسه لومی بهترین پیش بینی ضریب هدایت هیدرولیکی توسط آزمون پمپاژ در آبخوان دشت زاهدان و مقادیر پیش بینی شده توسط شبکه عصبی آموزش دیده شده با استفاده از منحنی توزیع دانه بندی مواد سفره با مدل نوع خاک ماسه لومی (مدل شماره1) کارا بودن روش مدل سازی با شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی ضریب هدایت هیدرولیکی آبخوان ها نشان داده شد.